南岭走廊民族地区旅游扶贫效率评价及时空分异

2020-10-20 05:45侯玉霞代涵奕张鲜艳
广西民族研究 2020年4期
关键词:旅游扶贫数据包络分析效率

侯玉霞 代涵奕 张鲜艳

【摘 要】对南岭走廊民族地区11个市的旅游扶贫效率分析结果表明:南岭走廊民族地区的旅游扶贫效率差异较大,技术效率为主要影响因素;2014-2018年南岭走廊民族地区旅游扶贫的全要素生产率水平持续下降,近半数地区旅游扶贫效率不显著;2018年度南岭走廊民族地区的旅游扶贫综合效率总体呈北高南低的空间分布特征;2018年度南岭走廊大多数地区规模收益呈递减状态,旅游要素投入冗余现象较为明显,旅游扶贫精准度尚待提高。

【关键词】南岭走廊;旅游扶贫;效率;数据包络分析;曼奎斯特指数;时空分异

【作 者】侯玉霞,桂林理工大学旅游与风景园林学院研究生导师,博士;代涵奕,桂林理工大学旅游与风景园林学院硕士研究生;张鲜艳,桂林理工大学科技处助理研究员。广西桂林,541006。

【中图分类号】F590  【文献识别码】A  【文章编号】1004-454X(2020)04-0158-009

一、引言

自2014年我国开始实施精准扶贫以来,旅游扶贫是精准扶贫的重要方式之一。2016年国务院印发的《“十三五”脱贫攻坚规划》中,指出要“积极发展特色文化旅游。打造一批辐射带动贫困人口就业增收的风景名胜区、特色小镇,实施特色民族村镇和传统村落、历史文化名镇名村保护与发展工程。”2018年国家旅游局、国务院扶贫办印发《关于支持深度贫困地区旅游扶贫行动方案》提出,“各地要加强组织领导,加强旅游扶贫人才保障,加大旅游扶贫项目资金保障,强化旅游扶贫督导机制”,“有效发挥旅游产业在深度贫困地区脱贫攻坚中的带动和促进作用”。南岭走廊是费孝通提出的“三大民族走廊”之一,聚居着瑶、苗、侗、壮、畲等多个少数民族。2014年,南岭走廊有165个村列入全国乡村旅游扶贫重点村名单,共涉及21个扶贫重点县和片区县,属于典型的“老、少、边、山、穷”地区。

二十世纪九十年代,国内学术界开始提出“旅游扶贫”概念,目前,国内学者关于旅游扶贫定性与定量研究均有涉及。在旅游扶贫理论方面,王瑜等提出在旅游资源与精准扶贫对接过程中,要发挥内源发展与可持续机制、边缘效应与空间优化机制、优势效益转化机制、参与主体分配机制[1];张金鸥基于共生理念对景区依托型乡村旅游扶贫提出对策建议[2];王进从路径依赖视角,探讨了其他组织参与民族经济发展的路径[3];王东琴等综合分析了云南传统农耕文明区贫困问题的特殊性,梳理出了四种旅游扶贫模式,包括“乡村生态农业模式”“旅游+特色小镇模式”“O-RHB模式”以及“多元主体协同参与模式”[4];陶少华基于资本理论将旅游扶贫的类型划分为重叠型、比邻型和分离型三种[5];马悦基于绿色发展理念,分析了旅游扶贫所采取的原则、开发思路、开发模式等[6];斯丽娟等运用可持续生计理论分析了旅游精准扶贫绩效的影响因子[7]。

在旅游扶貧效率研究方法方面,曹妍雪[8]、鄢慧丽[9]等运用三阶段DEA模型对旅游扶贫结果进行效率评价;李烨利用数据包络分析方法的CCR模型和BCC模型对我国乡村旅游扶贫效率进行了评估分析[10];王松茂在德尔菲专家咨询法基础上,运用DEA及其改进方法进行效率测度[11];黄渊基构建了从DEA模型到Bootstrap方法的两阶段评价模型,并且引入生命周期模型分析区域旅游扶贫效率形态[12];王梦晗等运用基于产出导向的SBM模型测算旅游扶贫效率,借助社会网络方法对区域旅游扶贫效率网络结构演化进行探析[13];王凯等采用Super-SBM模型、均方差分解法以及LS回归模型,来分析旅游扶贫效率的时空异质性及其影响因素[14];王凯、林惠等采用SBM模型和熵权TOPSIS分别测算旅游扶贫效率,并且运用耦合度模型对旅游扶贫效率与经济发展水平的时空耦合关系进行探析[15]。研究区域方面,龙祖坤[16]、孙春雷[17]、王志标[18]等多名学者以武陵山区作为研究对象,将各市分为潜力型、朝阳型、黄金型和夕阳型四种类型,并提出相应的发展模式。

综上所述,目前,在旅游扶贫研究理论、旅游扶贫效率研究方法等方面的相关研究已较为成熟,具有良好的借鉴意义。关于南岭走廊民族地区旅游问题的研究相对较少,且相关研究成果的质量有待进一步提高。因此,本文以南岭走廊民族地区作为研究重点,运用数据包络分析方法对其自2014年开展精准扶贫以来的旅游扶贫效率进行评价,利用曼奎斯特指数和ArcGIS软件研究其空间分异情况,并对投入指标进行优化分析,以期为南岭走廊民族地区提高旅游扶贫效率提供参考与借鉴。

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1.数据包络分析(DEA)

数据包络分析(DEA)方法是以相对效率概念为基础,根据多指标投入和多指标产出对相同类型的单位(部门或企业)进行相对有效性或效益评价的一种非参数统计方法[19]。其原理主要是通过对生产决策单元(Decision Making Units,DMU)的输入与输出数据的研究,从相对有效性的角度出发来评价具有相同类型的多投入、多产出决策单元的技术与规模的有效性。DEA方法包括假定规模报酬可变(VRS)的BCC模型和假定规模报酬不变(CRS)的CCR模型。BCC模型可将综合效率(OE)分解为纯技术效率(PE)和规模技术效率(SE),三者之间的关系为 OE = PE × SE,纯技术效率是指剔除DMU规模影响之后的技术效率,而规模技术效率用来判定决策单元DMU是否处于最佳的生产规模。DMU的效率值介于0-1之间,当其值为1时表示达到了DEA最优状态即资源配置最优状态。

2.曼奎斯特指数

除了测算各市的旅游扶贫效率之外,还需要关注旅游扶贫效率随时间的变动情况,因此可采用曼奎斯特指数(Malmquist index)及其分解来进行跨期分析。运用曼奎斯特生产率变化指数的几何平均来衡量从时期t到时期t+1的全要素生产率变化(tfpch),生产率变化指数可分解为技术效率变化指数(effch)和技术进步指数(techch),分别测度决策单元从t期到第t+1期的技术效率和技术进步的变化程度,技术效率变化指数effch>1表示相对技术效率上升,技术进步指数techch>1表示生产技术改进。技术效率变化指数可进一步分解为纯技术效率变化指数(pech)和规模效率变化指数(sech),纯技术效率变化指数pech>1表示纯技术效率改善,规模效率变化指数sech>1表示规模效率改善,反之,上述指标小于1则表明相应效率恶化[20]。

(二)评价指标选择

旅游扶贫效率是旅游消减贫困程度的反映,能有效地反映旅游扶贫情况,体现旅游业对区域经济发展的促进程度[21]。参考以往学者的研究,并结合本文的研究主题,选取2个投入和3个产出指标对旅游扶贫效率水平进行测算(表1)。

投入指标的选择,用接待游客数量来反映旅游对当地的带动能力,旅游综合收入可以直观体现旅游业对当地经济发展的影响,由于人均指标能夠更有效地对投入要素进行衡量,因此,最终确定投入要素为人均接待游客数量(记为I1)和人均旅游综合收入(记为I2);产出指标的选择,人均GDP可以有效反映一个地区整体的经济发展状况,人均收入则能够直观体现贫困地区的脱贫效果,此外,各市居民包括城镇居民和农村居民,因此产出指标由人均GDP(记为O1)、城镇居民人均可支配收入(记为O2)、农村居民人均纯收入(记为O3)三项构成。

(三)数据来源与处理

由于南岭走廊民族地区范围较大,本文以狭义的南岭走廊行政区划为依据,选取广西桂林、贺州、梧州,广东韶关、清远、河源,湖南郴州、永州、怀化、邵阳,江西赣州等11个市作为决策单元DMU。各项指标数据均源自各市历年的《国民经济和社会发展统计公报》,其中,因统计公报中仅有各市全年累计接待游客数量和全年旅游总收入数据,考虑到常住人口数比全市总人口数更能有效反映人均水平,故两项投入指标为利用统计公报数据二次计算的结果。

三、实证结果与分析

(一)南岭走廊民族地区旅游扶贫效率分析

1.综合效率分析

运用DEAP2.1软件采用DEA方法中的BCC模型,以2014年~2018年作为时间跨度,计算出南岭走廊民族地区11个市的旅游扶贫综合效率。由表2可见,2014年~2018年南岭走廊民族地区旅游扶贫综合效率平均水平为最优水平的77.3%。各市之间差异较大,旅游扶贫平均综合效率最低为最优水平的56.3%,最高为100%,其中桂林市、贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市、赣州市的平均综合效率低于地区平均水平。在南岭走廊民族地区11个市中,梧州市和邵阳市始终保持DEA有效水平,此外,仅有郴州市、永州市、赣州市曾经达到DEA有效水平。从时间维度来看,2015年和2017年的旅游扶贫综合效率相比前一年均有所下降,但是自2014年~2018年南岭走廊民族地区的旅游扶贫综合效率总体呈现波动趋势,旅游扶贫效果整体较好。

从南岭走廊民族地区11个市所属的省份来看,广西壮族自治区的3个市中,仅梧州市的旅游扶贫综合效率在2014年~2018年始终保持在DEA最优水平,桂林市和贺州市明显低于平均水平,差距明显;广东省四个市中,郴州市和清远市的旅游扶贫综合效率较高,韶关市和河源市未达到平均水平,相较于广西而言省内差距相对较小;湖南省3个市中,邵阳市始终保持DEA最优状态,永州市和怀化市旅游扶贫综合效率处于较高水平。

2.效率分解

在BCC模型中,综合效率=纯技术效率×规模效率,将2018年南岭走廊民族地区11个市的旅游扶贫综合效率分解为规模效率和纯技术效率,根据测度结果(表3)来评判二者之间的内在关系及对综合效率的影响。

从旅游扶贫综合效率角度看,2018年南岭走廊民族地区11个市的综合效率平均水平为最优水平的77.4%。仅梧州市、永州市和邵阳市的旅游扶贫综合效率达到了DEA有效水平;在非DEA有效的市中,郴州市(90.8%)和赣州市(89.5%)接近DEA有效;而怀化市(72.5%)、清远市(64.4%)、贺州市(61.5%)、桂林市(59.6%)、河源市(56.8%)、韶关市(56.9%)的旅游扶贫综合效率均低于本年度地区平均水平。其中,桂林市、郴州市、赣州市的旅游扶贫综合效率非DEA有效情况,完全是由于规模效率未达到DEA有效,这些市应当重点提高规模效率;而贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市旅游扶贫综合效率非DEA有效的原因,主要是技术效率未达到DEA有效,这些地区在提高规模效率的同时,更要重视技术效率的提高。

从旅游扶贫技术效率角度来看,目前南岭走廊民族地区只有桂林市、梧州市、郴州市、永州市、邵阳市、赣州市达到DEA有效;其他非DEA有效的市技术效率均低于本年度地区技术效率平均水平。

在南岭走廊民族地区11个市中,仅贺州市、永州市和邵阳市的旅游扶贫规模效率达到了DEA有效,其他8个市中,怀化市(95.6%)、清远市(92.1%)、郴州市(90.8%)的规模效率均高于本年度区域规模效率平均水平,贺州市(95.4%)、赣州市(89.5%)、韶关市(86.5%)、河源市(85%)和桂林市(59.6%)的规模效率均低于本年度区域平均水平。

从规模收益情况来看,相较于2017年,2018年度仅怀化市的规模收益呈递增状态,梧州市、永州市、邵阳市的规模收益保持不变,其他区域则处于收益递减状态。

(二)南岭走廊民族地区旅游扶贫效率时空差异分析

1.时间演化

根据2014年~2018年南岭走廊民族地区的旅游扶贫相关统计数据,利用DEAP2.1软件,计算2014年~2018年南岭走廊民族地区11市的旅游扶贫效率曼奎斯特指数。

由表4可见,自2014年以来4个时间段中,南岭走廊民族地区旅游扶贫全要素生产率指数(tfpch)始终小于1,说明南岭走廊民族地区旅游扶贫的全要素生产率水平持续下降。全要素生产率指数(tfpch)的波动受到技术效率变化指数(effch)和技术进步指数(techch)两个指数的影响,南岭走廊民族地区的技术效率变化指数(effch)有两个时间段大于1,技术进步指数(techch)则始终小于1。因此,南岭走廊民族地区的全要素生产率指数波动主要是受技术进步指数波动的影响,促进南岭走廊民族地区旅游业技术进步是提高其旅游扶贫全要素生产率水平的重要途径。

整体来看(表5),南岭走廊民族地区旅游扶贫综合效率变化(effch)均值为1.009,大于1,说明2014年~2018年来,整个南岭走廊民族地区的旅游扶贫效率总体呈现增长的趋势,旅游扶贫效果较好。但是2014年~2015和2016年~2017两个时间段的综合效率变化均值小于1,其他时间段则大于1,分布不平均,整体变化趋势呈波浪状。从各市层面来看,2014年~2018年广东省的韶关市、清远市、河源市、郴州市,湖南省的懷化市、邵阳市的旅游扶贫综合效率变化均值皆大于1,说明旅游业在当地经济与社会发展中发挥了巨大的作用,旅游扶贫效果较好;而广西各市和江西赣州市的旅游扶贫效果不够显著。

上述现象的原因在于,南岭走廊民族地区涉及四个省份11个市,旅游资源分布不均且经济发展差距较大,各市的旅游发展理念各异,要实现南岭走廊民族地区旅游扶贫效率整体提高,需要各市加强交流融合,形成集群带动效应。

2.空间分布

基于运用DEA方法计算出的各项旅游扶贫效率,利用ArcGIS软件,直观地展现2018年南岭走廊民族地区11个市的旅游扶贫综合效率、技术效率以及规模效率的空间分布差异,具体如图1、图2、图3所示。

如图1所示,南岭走廊民族地区的旅游扶贫综合效率总体呈北高南低的分布特征,将各市的旅游扶贫综合效率值分为五个区间,位于南岭走廊北部的邵阳市、永州市、郴州市、赣州市的旅游扶贫综合效率均高于72.6%,处于效率最高的区间;而整体相对较低的南部地区中,梧州市达到了DEA有效。综合效率的低值出现在韶关市和河源市,综合效率不足60%,处于效率最低的区间。

由图2可知,南岭走廊民族地区旅游扶贫技术效率明显优于综合效率水平,技术效率平均水平达到85.7%,说明南岭走廊民族地区旅游扶贫技术水平较高。湖南省内各市的技术效率水平普遍较高,广西范围内仅贺州市的旅游扶贫技术效率相对较低,而广东省内各市的旅游扶贫技术效率普遍处于较低水平。

南岭走廊民族地区旅游扶贫规模效率平均水平达到90.4%,远高于南岭走廊民族地区旅游扶贫综合效率的平均水平(77.4%)。结合图3来看,位于南岭走廊西部的怀化市、邵阳市、永州市、贺州市、梧州市的旅游扶贫规模效率水平较高,达到最优状态或接近最优状态。整个南岭走廊民族地区桂林市的规模效率最低,仅为59.6%,表明虽然整个地区旅游扶贫规模效率普遍处于较高水平,但是旅游产业在桂林市的扶贫工作中发挥的作用不够显著。

(三)南岭走廊民族地区旅游扶贫投入指标优化分析

DEA优化主要研究区域内实现DEA有效的投入目标值。该值可以反映各DMU投入、产出冗余量及优化方向。[22]在选择投入导向保持产出不变的情况下,计算南岭走廊民族地区11个市旅游扶贫投入指标的优化目标值,得出其投入冗余的数量并分析其原因,投入指标中的人均接待游客数量和人均旅游综合收入的投入冗余数量分别用S1-0、S2-0表示。

由表6可知,桂林市、梧州市、郴州市、永州市、邵阳市、赣州市的投入冗余S-0值之和均为0,贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市的投入冗余S-0值之和均不为0,说明南岭走廊民族地区旅游要素投入冗余现象较明显。具体来说,在产出保持不变的情况下,贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市的人均接待游客数量应分别减少2.134、3.452、2.409、2.323、1.454人,每个市的环境承载量有限,过度追求高旅游人次极有可能破坏当地自然与人文生态环境,合理控制旅游接待人数,才能优化当地的旅游扶贫效率;从人均旅游收入方面来看,贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市的人均旅游收入要相应的减少2289.76、2650.29、1652.40、1917.44、881.69元,才能使各市的旅游扶贫效率达到更优水平。

四、结论与建议

本文采用数据包络分析法对南岭走廊民族地区11个市自2014年精准扶贫以来的旅游扶贫效率进行测算,并通过曼奎斯特指数和ArcGIS软件探析其时空分异规律。研究结果如下:

第一,南岭走廊民族地区11个市2014年~2018年的旅游扶贫综合效率平均水平为最优水平的77.3%,整体处于较高水平,但5年间旅游扶贫综合效率总体呈现波动趋势。各市之间差异较大,旅游扶贫平均综合效率最低为最优水平的56.3%,仅梧州市和邵阳市始终保持DEA有效水平,郴州市、永州市、赣州市在5年间曾经达到DEA有效。根据BCC模型对旅游扶贫效率分解的结果可知,2018年南岭走廊民族地区旅游扶贫技术效率平均水平为85.7%,规模效率平均水平为90.4%,表明其旅游扶贫技术效率和规模效率均较高。在所有未达到DEA有效的市中,桂林市、郴州市、赣州市应当重点提高规模效率;而贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市在提高规模效率的同时,更要重视技术效率的提高。

第二,由曼奎斯特指数计算可知,自2014年以来4个时间段中,南岭走廊民族地区旅游扶贫的全要素生产率水平持续下降,其波动主要受技术进步指数波动的影响。2014-2018年韶关市、清远市、河源市、郴州市、怀化市、邵阳市的旅游扶贫综合效率变化均值皆大于1,说明旅游业在当地经济发展中发挥了巨大的作用,而其他各市的旅游扶贫效果不够显著。运用ArcGIS软件计算2018年南岭走廊民族地区的旅游扶贫效率的空间分布情况,综合效率总体呈北高南低的分布特征,湖南、广西范围内的各市技术效率相对较高,位于南岭走廊西部各市的规模效率水平较高,达到最优状态或接近最优状态。

第三,与2017年相比,2018年度仅怀化市的规模收益呈递增状态,梧州市、永州市、邵阳市的规模收益保持不变,其他区域则处于收益递减状态,说明旅游扶贫精准度亟待提高。贺州市、韶关市、清远市、河源市、怀化市的旅游要素投入冗余现象较明显,应适度调整人均旅游收入使各市的旅游扶贫效率达到更优水平,充分考虑自然与人文环境承载量,对旅游人数适度控制以优化旅游扶贫效率。

基于南岭走廊民族地区旅游扶贫现状,对其未来发展提出如下建议:

首先,政府方面应完善旅游扶贫制度,提高扶贫精准度。南岭走廊民族地区属于典型的“老、少、边、山、穷”地区,涉及广西、广东、湖南、江西等四个省,各地区旅游资源与社会资源差异较大,应充分结合当地实际情况,制定合理有效的精准扶贫制度。政府方面应充分结合当地旅游发展条件和贫困人口个人条件,提高旅游扶贫对象识别的精准度,制定行之有效的旅游扶贫措施;充分调动贫困人口参与旅游发展的积极性,邀请专家开展旅游专业知识讲座,综合提高贫困人口在旅游经营、旅游服务等方面的专业能力,在条件允许的情况下组织贫困人口代表外出考察学习优秀的旅游发展经验;对扶贫过程进行监管并定时检验旅游扶贫成效,及时发现问题对扶贫形式进行相应调整。

其次,拓宽旅游扶贫资金投入渠道,增强旅游扶贫力度。针对南岭走廊民族地区旅游扶贫规模收益变化趋势,在政府提供帮扶资金的情况下,也需要社会资本的大力投入。科学制定各类优惠政策,吸引社会资本参与到贫困地区的旅游发展当中,促进企业、旅行社等与从事旅游发展贫困户之间的合作,降低贫困户旅游开发启动难度。民族地区旅游资源丰富,旅游景区方面可以采用股份制的形式与贫困地区合作,发挥旅游行业的市场带动作用,提高南岭走廊民族地区的旅游扶贫效率。

再次,加强人才引进,创新民族地区旅游经济模式。民族地区开展旅游扶贫,在对当地贫困户进行专业培训“就地取材”的同时,也应该重视外来人才的引进。一方面,出台相关政策鼓励乡村大学生返乡参与旅游发展,利用自身优势为家乡旅游扶贫提供助力,促进旅游精准扶贫的实现;另一方面,要发挥地方资源优势,吸引外来专业人才的进入,为民族地区注入新活力。民族地区旅游资源独特,应当充分发挥资源优势,创新旅游产品,设置展示区集中展示独特的民族文化,形成“体验式文化旅游”;将民族手工艺品精细化处理,形成旅游纪念品。在旅游发展模式方面与互联网紧密结合,采取线上线下双渠道带动民族地区旅游发展,将旅游电子商务、旅游企业信息化与民族旅游融合,创新民族地区旅游经济模式,优化旅游扶贫水平。

参考文献:

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[22] 钟学进.西南边境地区旅游精准扶贫效率评价及时空分异——以桂西南重点旅游扶贫区11县(市、区)为例[J].社会科学家,2019(6).

Abstract:The results of the analysis of the efficiency of tourism poverty alleviation in 11 cities in the ethnic areas of the Nanling Corridor show that the efficiency of tourism poverty alleviation in the ethnic areas of the Nanling Corridor is quite different,and the technical efficiency is the main influencing factor. From 2014 to 2018,the total factor productivity level of tourism poverty alleviation in ethnic minority areas of the Nanling Corridor continued to decline,and the poverty alleviation efficiency of nearly half of the regions was not significant. The comprehensive efficiency of tourism poverty alleviation in the ethnic minority areas of the Nanling Corridor in 2018 is generally higher in the north and lower in the south. In 2018,most areas of the Nanling Corridor show a state of diminishing returns to scale,the redundancy of tourism element inputs was obvious,and the targeted degree of poverty alleviation by tourism still needs to be improved.

Key words:Nanling Corridor; tourism poverty alleviation efficiency; data envelopment analysis;Malmquist index; temporal and spatial differentiation

﹝責任编辑:李  妍﹞

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